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1 POLI-D-314 Introduction à la politique comparée – cours 3 Jean-Benoit PILET

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POLI-D-314

Introduction à la politique comparée – cours 3

Jean-Benoit PILET

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Cours 3: Les pièges de la comparaison 1. Les pièges dans l’élaboration du design de

recherche (Sartori, 1994) Localisme Mauvaise classification Gradualisme Elasticité conceptuelle

2. Les pièges dans l’analyse et l’interprétation des résultats Variable cachée Erreur écologique / erreur individuelle Biais dans la sélection des cas Importance démesurée des cas déviants

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Le localisme Oubli du caractère nationalement marqué d’un concept

Exemple: le terme ‘libéral’ Le piège du localisme guette également pour les comparaisons

historiques Exemple: la ‘gauche’

Le localisme peut aussi s’appliquer pour les indicateurs choisis Exemple: le vote des projets de loi comme indicateur de la

discipline partisane en Europe et aux USA Exemple: le référendum généralisé comme indicateur du

populisme Le localisme peut aussi s’appliquer pour le passage d’un concept

d’un champ de la science politique à un autre Ex: la notion de ‘cartel’ dans l’étude des partis et en études

électorales

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La mauvaise classification Construction de catégories inappropriées Exemple: étude des familles de parti sur la

base du nom des partis Famille libérale: Oubli du Parti démocratique

luxembourgeois, de la Venstre danoise, du Partido Social Democrata portugais

Famille nationaliste: Scottish National Party, Partido Nacionalist Vasco, Front national, Alleanza Nazionale?

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Le gradualisme La réalité serait trop complexe pour la réduire à des

catégorisations binaires Principe selon lequel les traitements continus

seraient plus pertinents que les traitements dichotomiques

Sartori démontre que aucune des deux options n’est par définition supérieure à l’autre Les traitements continus peuvent faire perdre leur sens aux

concepts utilisés (ex: démocratie) La plupart des échelles finiront pas être transformées en

catégories tout aussi arbitraires que le classement dichotomique

Le chercheur doit constamment garder à l’esprit que toute catégorisation affecte la réalité observée

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Lijphart (1997) et le lien entre fédéralisme et nombre de partis Hypothèses: les Etats fédéraux comptent

plus de partis car chaque entité fédérée est un espace de développement pour des formations politiques spécifiques

Test sur 36 pays Qu’est-ce qu’un Etat fédéral?

Différentes catégorisations, différents résultats

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Lijphart- catégorisation n°1Etat fédéral si c’est inscrit dans sa constitution

ENPP

USA 2.41

Canada 2.35

Allemagne 2.84

Belgique 5.49

Autriche 2.72

Suisse 5.57

Australie 2.19

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Lijphart- catégorisation n°2Etats fédéraux et états régionalisés

ENPP

USA 2.41

Canada 2.35

Allemagne 2.84

Belgique 5.49

Autriche 2.72

Suisse 5.57

Australie 2.19

ENPP

Espagne 2.76

Italie 5.22

Venezuela 3.07

Inde 4.11

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Lijphart- catégorisation n°3Echelle de fédéralisme (1.0 5.0)

FED ENPP FED ENPP FED ENPP

USA 5.0 2.41 Espagne 3.0 2.76 Danemark

2.0 5.11

Canada 5.0 2.35 Italie 3.0 5.22 Finlande 2.0 5.17

Allemagne 5.0 2.84 Venezuela 4.0 3.07 Norvège 2.0 3.61

Belgique 5.0 5.49 Inde 4.0 4.11 France 1.0 3.54

Autriche 4.5 2.72 Grèce 1.0 2.20

Suisse 5.0 5.57 Malte 1.0 1.99

Australie 5.0 2.19 NZ 1.0 1.96

Coeff.cor. -0.152 0.092

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L’élasticité conceptuelle Elargir la définition d’un concept pour le

rendre applicable en dehors de son contexte originel

Le risque est qu’à force d’élargir le sens du concept, celui-ci perde son pouvoir explicatif

Exemple: le concept de ‘clivage’

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L’oubli d’une variable cachée (spuriousness) L’explication tirée de la recherche est incomplète,

une variable majeure a été omise Exemple: Landman et le lien entre latinos et

pensionnés Exemple: Le lien entre diversité linguistique et

développement économique Liberson & Hansen (1974): Plus il y a de diversité

linguistique, moins il y a de développement économique Firebaugh (1980): L&H avait omis une variable majeure:

l’âge du pays

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L’erreur écologique et l’erreur individuelle Glissement non contrôlé entre le niveau d’analyse

des données et le niveau d’interprétation des résultats

Erreur écologique: Formulation d’explications au niveau individuel sur la base de données au niveau agrégé Exemple: Nombre de femmes dans l’électorat et résultats

d’un référendum sur l’avortement Erreur individuelle: Formulation d’explications au

niveau agrégé sur la base de données au niveau individuel Exemple: Inglehart (1997) et sa catégorisation des sociétés

modernes et postmodernes sur la base de données d’enquête sur les valeurs des citoyens

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Biais dans la sélection des cas Sélection aléatoire vs. Sélection

intentionnelle Ne pas oublier que le réalité observée peut

être fonction des cas sélectionnés Exemple: Les causes des révolutions sociales

Skocpol (1979) vs. Geddes (1990)

Comment réduire ce risque? Augmenter le nombre de cas Sélectionner les cas sans a priori quant à leur

rapport à l’hypothèse de départ

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Donner trop d’importance aux cas déviants Le but de la comparaison est de tester la valider des

théories Cependant, une théorie peut rester valide même si

elle est infirmée par quelques cas Une explication valable dans 90% des cas, ne va

pas être mise de côté pour les 10% de cas où elle ne s’applique pas

Exemple des méthodes statistiques dont le but est d’accroître la part de la réalité expliquée mais sans espérer atteindre le 100%

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Modèles alternatifs d’explication des voix de préférence des candidats flamands aux élections de 2007